Maxout激活函数-在NumPy中实现正向和反向传播

Maxout激活函数是一种常用于神经网络中的激活函数，它可以在NumPy中进行正向和反向传播的实现。

概念： Maxout激活函数是一种非线性函数，它可以增加神经网络的表达能力。它的主要思想是将输入数据分成多个组，并选择每个组中的最大值作为输出。这样可以增加网络的非线性能力，提高模型的拟合能力。

分类： Maxout激活函数属于激活函数的一种，常用于深度学习中的神经网络。

优势：

Maxout激活函数具有较强的非线性能力，可以更好地拟合复杂的数据模式。
它可以通过选择每个组中的最大值来提取输入数据的最重要特征，从而减少信息的丢失。
Maxout激活函数可以通过增加组的数量来增加网络的表达能力，使得网络更加灵活。

应用场景： Maxout激活函数适用于各种深度学习任务，包括图像分类、目标检测、语音识别等。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：腾讯云提供了丰富的云计算产品和服务，以下是一些与深度学习相关的产品和服务：

腾讯云AI Lab：https://cloud.tencent.com/product/ailab
腾讯云GPU服务器：https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu
腾讯云机器学习平台：https://cloud.tencent.com/product/tiia
腾讯云弹性GPU云服务器：https://cloud.tencent.com/product/gpu
腾讯云深度学习容器镜像服务：https://cloud.tencent.com/product/tensorflow

以上是关于Maxout激活函数在NumPy中实现正向和反向传播的完善且全面的答案。

相关·内容

激活函数、正向传播、反向传播及softmax分类器，一篇就够了！

如果将每个隐藏单元的参数都初始化为相等的值，那么在正向传播时每个隐藏单元将根据相同的输⼊计算出相同的值，并传递⾄输出层。在反向传播中，每个隐藏单元的参数梯度值相等。...的区间变动很大的情况下，激活函数的导数或者激活函数的斜率都会远大于0，在程序实现就是一个 if-else 语句，而 sigmoid 函数需要进行浮点四则运算，在实践中，使用 ReLu 激活函数神经网络通常会比使用...在我们的简明案例中，事实证明如果你在隐藏层用线性激活函数，在输出层用 sigmoid 函数，那么这个模型的复杂度和没有任何隐藏层。的标准 Logistic 回归是一样的。...采用sigmoid等函数，算激活函数时（指数运算），计算量大，反向传播求误差梯度时，求导涉及除法和指数运算，计算量相对大，而采用Relu激活函数，整个过程的计算量节省很多。...总的来说，反向传播依据微积分中的链式法则，沿着从输出层到输入层的顺序，依次计算并存储目标函数有关神经网络各层的中间变量以及参数的梯度。

1.2K3 0

神经网络和深度学习（四） ——浅层神经网络的激活函数与反向传播

神经网络和深度学习（四）——浅层神经网络的激活函数与反向传播（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、神经网络的表示复习一下神经网络的表示，其主要是将单层的多个神经元，整合到一个矩阵中，调用numpy...泄漏的ReLU在z=0时的做法同ReLU。 ReLU作为激活函数，非常常用，除了输出层，大部分情况下，都会用这个函数作为神经网络的隐藏层中的激活函数。...3、激活函数的使用使用其实很简单，就是直接令g(z)等于上面的某种激活函数，进行计算和反向传播计算即可。每一层的激活函数，可以设置的都不一样，来达到想要的效果。...具体前向传播和方向传播的公式如下，下图左边是前向传播的公式，右图是反向传播的公式（两层神经网络）： ?...六、总结本文主要讲到神经网络的激活函数、正向与反向传播算法，建议大家都去拿笔推导一遍，实际上就是链式求导法则，推导一次后基本就可以理解这个算法了。

1.6K4 0

10个深度学习最常用的激活函数（原理及优缺点）

ReLU 函数中只存在线性关系，因此它的计算速度比 sigmoid 和 tanh 更快。当然，它也有缺点： Dead ReLU 问题。当输入为负时，ReLU 完全失效，在正向传播过程中，这不是问题。...但是在反向传播过程中，如果输入负数，则梯度将完全为零，sigmoid 函数和 tanh 函数也具有相同的问题；我们发现 ReLU 函数的输出为 0 或正数，这意味着 ReLU 函数不是以 0 为中心的函数...Softmax 激活函数的主要缺点是：在零点不可微；负输入的梯度为零，这意味着对于该区域的激活，权重不会在反向传播期间更新，因此会产生永不激活的死亡神经元。 8....导数恒 > 0；平滑度在优化和泛化中起了重要作用。...Maxout 也可以对 d 维向量（V）实现：假设两个凸函数 h_1(x) 和 h_2(x)，由两个 Maxout 节点近似化，函数 g(x) 是连续的 PWL 函数。

9471 0

深度学习领域最常用的10个激活函数，一文详解数学原理及优缺点

ReLU 函数中只存在线性关系，因此它的计算速度比 sigmoid 和 tanh 更快。当然，它也有缺点： Dead ReLU 问题。当输入为负时，ReLU 完全失效，在正向传播过程中，这不是问题。...但是在反向传播过程中，如果输入负数，则梯度将完全为零，sigmoid 函数和 tanh 函数也具有相同的问题；我们发现 ReLU 函数的输出为 0 或正数，这意味着 ReLU 函数不是以 0 为中心的函数...Softmax 激活函数的主要缺点是：在零点不可微；负输入的梯度为零，这意味着对于该区域的激活，权重不会在反向传播期间更新，因此会产生永不激活的死亡神经元。 8. Swish ?...导数恒 > 0；平滑度在优化和泛化中起了重要作用。...单个 Maxout 节点可以解释为对一个实值函数进行分段线性近似 (PWL) ，其中函数图上任意两点之间的线段位于图（凸函数）的上方。 ? Maxout 也可以对 d 维向量（V）实现： ?

5881 0

激活函数 | 深度学习领域最常用的10个激活函数，详解数学原理及优缺点

33.6K4 7

深度学习最常用的10个激活函数！（数学原理+优缺点）

7423 0

深度学习笔记2-神经网络的基本内容

三.神经网络的激活函数参考：浅谈深度学习中的激活函数 1....什么是激活函数上面出现的g(z)就是激活函数(activation function)，激活函数不是为了“激活”什么，只是在神经网络中添加一些非线性的学习和处理能力，解决线性模型所不能解决的复杂问题。...为什么使用非线性的激活函数在深层的神经网络中，如果隐藏层仍然使用线性的激活函数，经过网络层层传递，其计算结果仍然是线性的，这与没有添加隐藏层是一样的效果，这样做的话，“深度”反而是没有意义的，并不能帮助我们解决复杂性的问题...这种类似正向传输的过程我们称之为反向传播。 ? 反向传播是训练神经网络的基本原理，因此对于构建深度学习模型，理解反向传播至关重要。...- 引自udacity课件反向传播的实现反向传播的实现包括正向和反向两个操作。

6424 0

构建深度神经网络实现猫的二分类

线性正向传播线性激活正向传播 L层模型正向传播计算损失函数反向传播模块线性反向传播线性激活反向传播 L层模型反向传播更新模型参数预测正确率两层神经网络模型 L层神经网络模型预测自己的图像...在这一部分，我们要完成的是紫色部分的正向传播，其中包括线性正向传播、线性激活正向传播和完成整个正向传播的L层模型正向传播。...根据线性正向传播和线性激活正向传播的循环L次，得到一个L层的模型，如下图： ?...就像向前传播一样，实现反向传播的辅助函数。...线性反向传播在反向传播的时候使用到公式如下： image.png def linear_backward(dZ, cache): """ 实现单层(l层)反向传播的线性部分 :

1.3K3 0

从零开始，搭建一个自己的神经网络

在这里，我们需要用到numpy进行数据运算： pip install numpy 安装完毕之后，我们就开始定义我们的激活函数了，这里我们定义一个简单的SIGMOD函数： ?...在定义好激活函数之后，下面我们需要来定义网络结构，可爱的numpy早就为我们准备好了自带是网络结构，也就是二维矩阵，我们可以简单的对数据进行定义。...初始化完成之后我们就要完成正向传播和反向传播了，对于正向传播，我们用来计算预测的值，而反向传播则是根据预测值和实际值之间的误差来不断更新w和b的一个过程。首先，我们来定义正向传播： ?...返回梯度grads和损失cost，在计算结束后有必要断言一下数据类型，防止数据出问题。...下面我们来定义一个反向传播，来更新权值和偏置项: 将之前定义的正向传播函数放进去执行迭代操作，计算每一步的当前损失和梯度，利用梯度下降法对权值进行更新 ? 到这里整个模型就搭建完啦！

9504 0

cs231n - Training Neural Networks I

下面我们就一个一个步骤来说说 Activation Functions 在之前的文章中我们就已经初步了解了激活函数的作用了，也就是一个非线性的函数，如果没有激活函数的话，神经网络层数再高也只是个线性的矩阵相乘而已...但是 sigmoid 的缺点也是挺多的 sigmoid 函数在输入非常大或非常小的时候会出现饱和现象，也就是说函数对输入的改变变得很不敏感，此时函数特别平，导数为 0，意味着反向传播时梯度接近于 0，这样权重基本不会更新...Dead Maxout 关于 Maxout 可以看这篇文章，Maxout 并没有一个具体的函数表达式，他的思路就是用一个隐层来作为激活函数，隐层的神经元的个数可以由人为指定，是个超参数，但是缺点也很明显...前面两层的分布在 -1 和 1 之间都挺均匀，层数越往后面，输出为 0 的分布就越大了，这会导致神经元反向传播时梯度为 0 ，这样子就学习不到东西。...，既不会太大也不会太小，减少了梯度的弥散，使信号能够传播到更深层的神经网络中。

4391 0

神经网络中常见的激活函数

寻找隐藏层的权重参数和偏置的过程，就是常说的“学习”过程，其遵循的基本原则就是使得网络最终的输出误差最小化。在神经⽹络中，激活函数是必须选择的众多参数之⼀，从而使神经⽹络获得最优的结果和性能。...maxout Maxout可以看做是在深度学习网络中加入一层激活函数层,包含一个参数k。这一层相比ReLU,sigmoid等,其特殊之处在于增加了k个神经元,然后输出激活值最大的值。...尽管Relu看起来像线性函数，但它具有导数函数并允许反向传播，python 代码如下： import numpy as np def relu(x): s = np.where(x < 0,...0, x) return s ReLU引入了神经元死亡问题，当输入接近零或为负时，函数的梯度变为零，网络将无法执行反向传播，也无法学习，也就是说，网络的大部分分量都永远不会更新，另外，它不能避免梯度爆炸问题...斜率系数需要在训练前确定，即在训练过程中不学习。这种类型的激活函数在可能遇到稀疏梯度的任务中很流行，例如训练生成式对抗网络。

1.7K7 0

关于神经网络，这里有你想要了解的一切！

但是，这个函数是不可微分的，这在使用反向传播算法时非常重要。 2.sigmoid函数 sigmoid函数是一个以0和1为界的逻辑函数，就像阈值函数一样，但是这个激活函数是连续的和可微的。 ?...反向传播算法反向传播算法可以用来训练前馈神经网络或多层感知器。这是一种通过改变网络中的权重和偏差来最小化成本函数的方法。...为了学习和做出更好的预测，会执行一些训练周期，在这些周期中，由成本函数确定的误差通过梯度下降反向传播，直到达到足够小的误差。...SOFTMAX Softmax是一种神经传递函数，它是在输出层中实现的逻辑函数的一般形式，这些概率的综合为1且限定于1。...反向传播是通过修改它们之间的突触连接权重来训练多层神经网络，以基于需要连续和可微的纠错学习函数来提高模型性能。以下参数已在实验中评估过：隐藏层的数量。隐藏层中的神经元数量。

5442 0

再不入坑就晚了,深度神经网络概念大整理，最简单的神经网络是什么样子？

2、前向传播和反向传播前向传播就是前向调用，正常的函数调用链而已，没什么特别的，破概念搞得神神秘秘的比如 def a(input): return y def b(input): ...return y2 # 前向传播 def forward(input): y = a(input) y2 = b(y) 反向传播反向传播就是根据误差和学习率，将参数权重进行调整，具体的算法下次会专门写一篇文章进行解析...，也提供了很多便利的函数，一般在使用的时候表示矩阵 numpy中的一个重要概念叫shape ,也就是表示维度注：numpy 的api 我也使用不熟练，相信会在以后的学习过程中熟练的，使用的时候查一查...6、优化器优化器就是在深度学习反向传播过程中，指引损失函数（目标函数）的各个参数往正确的方向更新合适的大小，使得更新后的各个参数让损失函数（目标函数）值不断逼近全局最小。...，如Softmax函数，Maxout函数。

5890 0

神经网络和深度学习——吴恩达深度学习课程笔记（一）

使用python中的numpy数组可以计算矩阵形式的公式，并实现高效的向量化计算。...如果W全部初始化为0或者其它相等的取值，那么由于对称性，无论经过多少次正向传播和反向传播，同一层的神经元节点的W参数取值将始终是一样的，这使得同一隐藏层的多个节点没有任何意义，不能够有效地学习较为复杂的函数...四深层神经网络 1，正向传播和反向传播可以通过正向传播函数从前往后依次计算各层神经元节点的函数值。可以通过反向传播函数从后往前依次计算各层神经元节点的导数值。...正向传播函数可以用2个公式来计算。反向传播函数可以用4个公式来计算。这6个公式是实现神经网络的核心公式。 ? ? 2，核对矩阵维数实现神经网络算法时，通过核对矩阵维数可以减少许多错误。 ?...在神经网络中，参数是各层的W和b。超参数包括学习率alpha，神经网络的层数L，各层的节点个数，正反向传播循环的次数，激活函数的形式，以及最优化算法的选取等。 ?

5542 0

小白也能看懂的BP反向传播算法之Lets practice BackpropagationLets

但我们前文所研究的神经元是比较简单的，没有复杂的函数，也没有复杂的结构，而真实的神经网络中，往往神经元的函数和结构都比较复杂！...为了更好的过渡到复杂的神经网络中的反向传播，本文先引入复杂函数，也就是神经网络中最基本的激活函数，并联系如何计算反向传播，为后续进入神经网络的反向传播计算打下坚实的基础！...现在我们已经知道如何对一个复杂的函数的神经元进行反向传播，从而改变输出值！那么，接下来我们就将复杂函数放到一个嵌套的神经网络结构中，看看如何进行反向传播的计算： ?...我们先用python实现它的正向传播 import numpy as np def addition(x,y): return x+y def product(x, y): return...最后，就是编写程序来实现反向传播了！

5612 0

【连载15】Residual Networks、Maxout Networks和Network in Network

对上述结构做递归展开，任何一个深层block和其所有浅层block的关系为： ? 这个形式会有很好的计算性质，回想GBDT，是否觉得有点像？在反向传播时同样也有良好的性质： ?...由于路径长短不同，在反向传播时携带的梯度信息量也不同，路径长度与携带梯度信息量成反比，实验结果如下图： ?...Maxout激活函数‍ 对于神经网络任意一层可以添加Maxout结构，公式如下： ?...上面的W和b是要学习的参数，这些参数可以通过反向传播计算，k是事先指定的参数，x是输入节点，假定有以下3层网络结构： ?...Maxout激活可以认为是在输入节点x和输出节点h中间加了个隐含节点k，以上图节点i为例，上图红色部分在Maxout结构中被扩展为以下结构： ?

5821 0

深度学习中常见激活函数的原理和特点

图2 人工神经网络(ANN)结构 1.2.2 网络学习过程人工神经网络的学习分为两个过程：前向传播(forward propagation，简写为FP)和反向传播(back propagation，...1.2.2.2 反向传播 FP过程中的计算，依赖很多参数，这些参数更新和计算，依赖于BP过程。...激活函数的原理决定了其特点和适用场景，通过了解原理，可以在具体业务场景中更好地运用这些激活函数。...---- 推导1 sigmoid激活函数梯度消失问题根据梯度反向传播式子(2.2)有，而根据sigmoid的求导式子(5)有，w一般会进行标准化，因此w通常小于1，所以得到，可以看出，损失对...3.4 Maxout Maxout激活函数是对ReLU和Leaky ReLU的一般化归纳，其定义如式子(12)所示。当时，为ReLU激活函数。当时，为Leaky ReLU激活函数。

9731 0

单隐藏层神经网络对数据做2分类

正向传播通过公式计算y，对于单个样本 ?...隐藏层为什么用tanh，是因为tanh激活函数通常比隐藏层单元的sigmoid激活函数效果更好，因为其输出的平均值更接近于零。而输出层用sigmoid，是因为此项目做的是二分类向量化公式： ?...，g激活函数为tanh，求导为 ? 所以 ? 为 ?...激活值大于0.5为1，小于为0 # forward_propagation正向传播公式 A2, cache = forward_propagation(X, parameters) # np.round...循环：实施前向传播计算损失实现向后传播更新参数（梯度下降）

5771 0

吴恩达 —— 深度学习 Course 1 笔记

总结起来步骤如下：参数初始化 -> 前向传播 -> 计算成本 -> 反向传播 -> 更新参数 2.11 向量化向量化的好处：不必显示地使用for循环，用矩阵运算来替代循环，如numpy中的内置函数...2.13 向量化实现正向传播：下图有两个注意点： w^T 是一个 (nx,1) 维的矩阵，无论训练数据中是一个样本 x 还是 m 个样本组成的 X。...解释：将 w[1]、w[2] 初始化为高斯分布随机变量，再乘以一个小因子（如0.01），使得 w[1]、w[2] 中的值尽可能小，原因是可以使得计算出来的 z[1]、z[2] 尽可能小，这样在反向传播过程中求梯度...4.6 前向和反向传播举例，总结：第 L 层的前向传播：输入 a[L-1]，输出 a[L]，并缓存 z[L]、w[L]、b[L]，用于反向传播过程；第 L 层的反向传播：输入da[L]，输出...4.8 深度学习和大脑的关系当我们提及正向传播和反向传播时，很多人可能不明白那些公式在做什么，为什么就可以行之有效？

8458 0

使用numpy构建多层感知机目标其他组件网络训练与测试

import numpy as np 目标使用numpy实现多层感知机的正向和反向传播层次构建全连接层正向传播正向传播的公式为：$Y = f(W \times X + b)$，其中，Y为输出，...sigmoid函数 sigmoid函数是常用的二分类问题输出层激活函数，前向传播和反向传播分别如下所示： $$ sigmoid(x) = \cfrac{1}{1 + e^{-x}}$$ $$ sigmoid...relu是现阶段最常用的隐层激活函数，前向传播和反向传播如下所示 $$relu(x) = max{0,x}$$ $$ relu'(x)= \begin{cases} 0 &\mbox{$relu...MES MES代价函数的前向传播和反向传播为： $$MES(y_pre,y) = \cfrac{1}{m} \sum ( y_pre - y )^2$$ $$\cfrac{dMES}{dy_pre...softmax函数是多分类问题常用的输出激活函数，一般与交叉熵代价函数结合使用，组合函数（softmax+交叉熵）的前向传播如下： $$J(y_pre,y) = - \sum y_i * log(softmax

1.5K11 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云